Wir sprechen oft über die saubere Energiewende in Form von Gigawatt, Politik und Infrastruktur. Aber tief in den Schützengräben ist es vor allem ein Software- und Daten-Engineering-Problem.
Wie steuert man ein Stromnetz sicher, wenn sich der Zustand dieses Netzes aufgrund von Tausenden dezentralen Energieressourcen alle paar Millisekunden ändert?
Im vergangenen Jahr habe ich mich genau mit dieser Frage beschäftigt. Meine Forschung konzentrierte sich auf den Bau einer Real-Time (RT) Grid Streaming Engine, die in der Lage ist, massive Telemetriedaten zu erfassen und nahezu verzögerungsfreie Topologieberechnungen durchzuführen. Dies gipfelte in einem bevorstehenden Paper für die ETECOM 2026 (Paris) und einer weiteren Studie, die für 2027 auf Basis des australischen Netzes geplant ist.
Aber akademische Arbeiten unterliegen strengen Auflagen. Sie erfordern polierte Ergebnisse, formale Formatierung und strenge Seitenbegrenzungen. Sie geben einem selten den Raum, über die technische Realität zu sprechen: die Bugs, die einen nachts wach gehalten haben, die Daten-Pipelines, die unter der Last zusammengebrochen sind, und die architektonischen Wendepunkte, die das Projekt gerettet haben.
Ich wollte einen Ort schaffen, um genau diese Realität zu teilen.
Einführung in die 12-teilige Engineering-Serie
Ab nächsten Monat werde ich eine 12-teilige technische Serie auf diesem Blog veröffentlichen. Dies wird kein trockener akademischer Dump sein. Es wird ein ehrlicher Blick hinter die Kulissen, wie wir die RT Grid Streaming Engine gebaut haben. Wir werden uns Code, Architekturentscheidungen und die Herausforderungen unbereinigter Daten ansehen.
Um die Integrität des Double-Blind Peer-Review-Verfahrens für meine kommenden Paper zu schützen, werde ich die finalen Ergebnisse der Paper oder spezifische Benchmark-Zahlen noch nicht veröffentlichen. Stattdessen werden wir uns rein auf die Methodik und das Software-Engineering konzentrieren.
Die Serie wird in zwei Handlungsbögen unterteilt sein:
Arc 1: Das deutsche CIGRE MV-Benchmark (Startet im September 2026)
- Echte Daten, Null Verletzungen: Aufbau der Kafka/gRPC-Ingestion-Pipeline.
- Die 100% Recall, die keine war: Der Umgang mit irreführenden Schwellenwerten und Datenqualität.
- Topology Streaming: Das deutsche CIGRE MV-Netz in Echtzeit kartieren.
- Erzeugung vs. Last: Die Mathematik der Korrelation.
- State-Awareness at Scale: Durchführung von Schweregrad-Sweeps im gesamten Netzwerk.
- Der Redispatch-Atlas: Eine interaktive Karte unserer Engpassmanagement-Engine. (Dies wird direkt in unseren Presse-Pitch im November in Electronics for Engineers übergehen).
Arc 2: Die australische Rooftop-Solar-Studie (Startet im Februar 2027)
- Migration von Pandapower zu OpenDSS: Warum Python für Zeitreihenprognosen nicht schnell genug war.
- Dijkstras Rache: Algorithmische Herausforderungen bei der Bus-Auswahl.
- Spannungsunsymmetrie & Inverter Tripping: Das einzigartige australische Problem der hohen Durchdringung von Aufdach-Solaranlagen.
- Graphenmodellierung des Niederspannungsnetzes: Netzwerk-Mapping mit begrenzten Sensordaten.
- Die Memory Wall: Optimierung des Caching-Layers für Streaming-Berechnungen.
- Die finale Architektur: Die Engine für die Produktion zusammenführen.
Ich freue mich unglaublich darauf, diese Arbeit mit Ihnen zu teilen. Ob Sie nun Energietechniker, Softwarearchitekt oder einfach nur jemand sind, der vom Schnittpunkt beider Bereiche fasziniert ist, ich hoffe, dass Sie in diesen kommenden Beiträgen etwas Wertvolles finden.
Bleiben Sie dran. Der erste Beitrag erscheint im September.
